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Bank of America
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Sponsor de visa H1BFinanceFintechServices bancaires
Bank of America est une institution financière mondiale qui exerce ses activités dans les secteurs bancaire, financier et des technologies financières. Ses services comprennent la banque de détail, l’accompagnement des petites entreprises, la gestion de patrimoine, les services d’investissement et l’accès aux marchés de capitaux pour les particuliers, les entreprises et les institutions. L’entreprise met également l’accent sur une croissance responsable grâce à la finance durable, aux initiatives en faveur de la diversité et aux programmes de développement communautaire.
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Offres de l’entreprise

Analyste en finance quantitative - Présentiel à Charlotte

Rejoignez l’équipe d’analytique des risques mondiaux de Bank of America pour développer des modèles de risque consommateurs et de capital destinés aux décisions bancaires réglementées. Mettez à profit Python, l’apprentissage automatique, l’analyse statistique et la modélisation quantitative dans un poste en présentiel à Charlotte.

USÉtats-UnisNJNew JerseyNCCaroline du Nord
89 800 $ – 155 000 $ / an
Sur siteTemps pleinJuniorIntermédiaireLangue Requise : anglaisPlanification et analyse financières
HDFSPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Description

  • Diriger des initiatives d’analytique quantitative et de modélisation pour les unités opérationnelles et les domaines de risque attribués.
  • Créer de nouveaux modèles, processus analytiques et stratégies de systèmes.
  • Préparer la documentation technique des activités de modélisation quantitative.
  • Collaborer avec les équipes Technologie pour concevoir des systèmes exploitant les modèles développés.
  • Réaliser des tests de résistance au risque de marché de bout en bout, de la conception et de la mise en œuvre des scénarios à la consolidation, au reporting et à l’analyse des résultats.
  • Contribuer à hiérarchiser les travaux quantitatifs conformément à la stratégie globale de la banque.
  • Identifier les améliorations continues au moyen de revues du développement et de la validation des modèles.
  • Soutenir le développement des modèles et la gestion du risque de modèle conformément aux besoins de l’activité et à l’appétit pour le risque de l’entreprise.
  • Fournir des conseils méthodologiques, analytiques et techniques afin de challenger et d’orienter les efforts de développement et de validation.
  • Communiquer les résultats des soumissions et des validations aux parties prenantes des modèles et à la haute direction.
  • Analyser statistiquement de grands ensembles de données et interpréter les résultats à l’aide de méthodes qualitatives et quantitatives.
  • Développer et maintenir des modèles de risque et de capital ainsi que les systèmes associés pour les lignes de produits Retail et GWIM.
  • Concevoir, mettre en œuvre, maintenir, améliorer et intégrer des solutions quantitatives sur des plateformes stratégiques.
  • Développer des solutions quantitatives soutenant la gestion des risques et du capital.
  • Améliorer l’infrastructure, les performances du code et l’utilisation des ressources informatiques.
  • Produire une documentation quantitative destinée aux parties prenantes, aux exigences des politiques et aux examens réglementaires, notamment CCAR et CECL.
  • Collaborer avec des modélisateurs seniors à la conception des modèles et au soutien de leur exécution.
  • Travailler avec Enterprise Model Risk Management sur les validations de modèles et la remédiation des problèmes.
  • Agir en tant qu’expert en modélisation quantitative auprès des unités opérationnelles.
  • Superviser la performance des modèles, le risque de modèle et la gouvernance des portefeuilles de modèles critiques.

Exigences

  • Master dans une discipline connexe ou expérience professionnelle équivalente.
  • Au moins deux ans d’expérience pertinente en statistique, science des données, apprentissage automatique, développement de modèles ou analyse quantitative.
  • Expérience de l’estimation, de la mise en œuvre, des tests, de l’évaluation, de la documentation et de l’analyse de modèles statistiques et d’apprentissage automatique.
  • Maîtrise avancée de Python, SQL et des bibliothèques quantitatives ou de science des données associées.
  • Expérience de la gestion de grands ensembles de données complexes, notamment leur extraction, transformation, validation, ingénierie des caractéristiques et contrôle qualité avec des outils basés sur SQL.
  • Expérience de HDFS, Hive, Spark, PySpark et des environnements distribués de traitement des données.
  • Expérience pratique du développement de modèles d’apprentissage automatique ou d’IA avec des frameworks Python tels que scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest ou des méthodes d’ensemble comparables.
  • Expérience de l’application de méthodes d’explicabilité et de transparence des modèles, notamment SHAP, l’importance des caractéristiques, la dépendance partielle ou les modèles interprétables.
  • Capacité à relier les résultats quantitatifs aux implications commerciales pour l’évaluation des biens résidentiels, le risque lié aux garanties, l’aide à la décision en matière de prêts hypothécaires ou de prêts sur valeur domiciliaire et la gouvernance des modèles.
  • Expérience de la production de documentation quantitative et de contenu technique avec LaTeX ou des outils comparables.
  • Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec l’autonomie nécessaire pour travailler seul et demander conseil lorsque cela est approprié.
  • Capacité à présenter des analyses quantitatives, des résultats de modèles et des recommandations à des publics techniques et non techniques.
  • Capacité à travailler dans un environnement de bureau selon un horaire de première équipe aux États-Unis.

Avantages

  • Éligibilité aux primes discrétionnaires et à la participation au plan discrétionnaire annuel.
  • Éligibilité aux avantages sociaux des employés.
  • Congés rémunérés.
  • Accès aux ressources et au soutien destinés aux employés.
  • Une culture de travail en présentiel conçue pour encourager la collaboration, l’engagement et le développement de carrière.
  • Occasions d’apprendre, de progresser et de contribuer de manière significative.

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